KPConvX: تحديث التفويه النقطي للنواة باستخدام انتباه النواة

في مجال فهم السحابة النقطية العميقة، يعد KPConv معمارًا فريدًا يستخدم نقاط النواة لتحديد أوزان التفافية في الفضاء، بدلاً من الاعتماد على ترميزات الشبكات العصبية متعددة الطبقات (Multi-Layer Perceptron - MLP). رغم تحقيقه للنجاح في البداية، فقد تم تجاوزه مؤخرًا بواسطة شبكات MLP الحديثة التي تعتمد على تصاميم و استراتيجيات تدريب محدثة. بناءً على مبدأ نقاط النواة، نقدم تصميمين جديدين: KPConvD (KPConv عمقي)، وهو تصميم أخف يتيح استخدام هياكل أعمق، و KPConvX، وهو تصميم مبتكر يوسع أوزان التفافات KPConvD العمقية باستخدام قيم انتباه النواة. باستخدام KPConvX مع معمار حديث واستراتيجية تدريب حديثة، نتمكن من تجاوز الأساليب الرائدة حاليًا في مجالات ScanObjectNN و Scannetv2 و S3DIS. نؤكد اختياراتنا التصميمية من خلال دراسات الاستبعاد ونقوم بإصدار كودنا ونماذجنا.